本书从基础知识开始讲解深度学习的原理和应用，包括该领域的发展、深度学习的入门知识、深度学习模型的理论、代码和实际应用中的优化。本书共12章，主要内容包括深度学习基础、深度学习的环境准备、深度学习的知识准备、神经网络基础知识、使用Keras构建神经网络、神经网络的进一步优化、卷积神经网络、使用Keras构建卷积神经网络、卷积神经网络可视化、迁移学习、循环神经网络和使用Keras构建循环神经网络等。对于本书中介绍的深度学习模型，我们提供了实例代码供读者学习。本书作为深度学习的入门书籍，适合希望从零开始了解深度学习技术，并且快速掌握深度学习理论和使用深度学习工具的学生和技术人员阅读。
|
